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회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법(Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGMBoost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.
목차
1. 서론
2. 회사채 등급평가의 데이터 불균형 문제
3. MGM-Boost 알고리즘
4. 연구 설계
5. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
Abstract
저자소개
참고문헌 (44)
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1. [학술대회논문] - 강필성 / 2006 / 데이터 불균형 해결을 위한 Undersampling기반 앙상블 SVMs / 대한산업공학회/한국경영과학회 2006 춘계공동학술대회
3. [학술지(정기간행물)] - 신택수 / 2011 / Corporate Credit Rating based on Bankruptcy Probability Using AdaBoost Algorithm-based Support Vector Machine / 지능정보연구 17 (3) : 25 ~ 41
4. [학술지(정기간행물)] - 안현철 / 2006 / 다분류 Support Vector Machine을 이용한 한국 기업의 지능형 기업채권평가모형 / 경영학연구 35 (5) : 1479 ~ 1496
6. [학술지(정기간행물)] - Bruzzone, L / 1997 / Classifications of imbalanced remote-sensing data by neural networks / Pattern recognition letters 18 (11) : 1323 ~ 1328
7. [학술지(정기간행물)] - Cao, L / 2001 / Financial forecasting using support vector machines / Neural Computing and Applications 10 : 184 ~ 192
3. [학술지(정기간행물)] - 신택수 / 2011 / Corporate Credit Rating based on Bankruptcy Probability Using AdaBoost Algorithm-based Support Vector Machine / 지능정보연구 17 (3) : 25 ~ 41
4. [학술지(정기간행물)] - 안현철 / 2006 / 다분류 Support Vector Machine을 이용한 한국 기업의 지능형 기업채권평가모형 / 경영학연구 35 (5) : 1479 ~ 1496
6. [학술지(정기간행물)] - Bruzzone, L / 1997 / Classifications of imbalanced remote-sensing data by neural networks / Pattern recognition letters 18 (11) : 1323 ~ 1328
7. [학술지(정기간행물)] - Cao, L / 2001 / Financial forecasting using support vector machines / Neural Computing and Applications 10 : 184 ~ 192
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